資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：低于質(zhì)量水平的所有角落都被拒絕，然后它根據(jù)質(zhì)量按降序?qū)κＳ嗟慕沁M(jìn)行排序
Shi-Tomasi Corner Detector & Good Features to Track
cv2.goodFeaturesToTrack(image, maxCorners, qualityLevel, minDistance[, corners[, mask[, blockSize[, useHarrisDetector[, k]]]]])
opencv通過Shi-Tomasi方法（或Harris角點(diǎn)檢測，如果你指定它）在圖像中找到N個最強(qiáng)角,圖像應(yīng)該是灰度圖像,需要指定要查找的角點(diǎn)數(shù),需要指定質(zhì)量等級，該等級是0-1之間的值，表示低于每個人被拒絕的角落的最低質(zhì)量，需要供檢測到的角之間的最小歐氏距離.
利用所有這些信息，該函數(shù)可以在圖像中找到角點(diǎn)。 低于質(zhì)量水平的所有角落都被拒絕，然后它根據(jù)質(zhì)量按降序?qū)κＳ嗟慕沁M(jìn)行排序.
import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread("img5.png")
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
corners = cv2.goodFeaturesToTrack(gray,25,0.01,10)
corners = np.int0(corners)
for i in corners:
x,y = i.ravel()
cv2.circle(img,(x,y),3,255,-1)
plt.imshow(img),plt.show()
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摘要：角點(diǎn)角點(diǎn)所具有的特征輪廓之間的交點(diǎn)對于同一場景，即使視角發(fā)生變化，通常具備穩(wěn)定性質(zhì)的特征該點(diǎn)附近區(qū)域的像素點(diǎn)無論在梯度方向上還是其梯度幅值上有著較大變化角點(diǎn)檢測基本原理使用一個固定窗口在圖像上進(jìn)行任意方向上的滑動，比較滑動前與滑動后兩種情況 Harris Corner Detection 角點(diǎn) 角點(diǎn)所具有的特征： 輪廓之間的交點(diǎn) 對于同一場景，即使視角發(fā)生變化，通常具備穩(wěn)定性質(zhì)的特...
摘要：若鄰域內(nèi)只有一個特征點(diǎn)角點(diǎn)，則保留，得分計(jì)算公式如下公式中用表示得分，表示閾值它比其他現(xiàn)有的角落探測器快幾倍但它對高水平的噪音并不穩(wěn)健，效果取決于閾值 FAST Algorithm for Corner Detection 理論 我們已經(jīng)學(xué)習(xí)帶走幾個特征檢測器，它們都really good , 但是從實(shí)時的角度來說，它們的速度還不夠快.作為解決方案，F(xiàn)AST（加速段測試的特征）算法由E...
摘要：理論前面講的角點(diǎn)檢測器中的角點(diǎn)在旋轉(zhuǎn)的圖像中也是角點(diǎn)，但是縮放呢如果縮放圖像，則角可能不是角例如，檢查下面的簡單圖像，當(dāng)在同一窗口中放大時，小窗口內(nèi)的小圖像中的角是平坦的所以角點(diǎn)檢測器不是尺度不變的所以，在年，不列顛哥倫比亞大學(xué)的在他的論 Introduction to SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) 理論 前面講的Harris角點(diǎn)檢...
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